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Menschen und AI Agenten im Zusammenspiel

Conceptual technology illustration of artificial intelligence. Abstract futuristic background

Immer mehr Organisationen fragen sich, inwiefern Workflows und besonders AI Agenten die bisher von Menschen durchgeführten Arbeiten ersetzen werden. In dem Blogbeitrag The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen wird deutlich, was heute schon in einzelnen Branchen möglich ist.

Auch der Jobs Reports 2025 des WEF zeigt auf, dass bis 2030 wohl 172 Millionen neue Jobs entstehen, und 92 Millionen wegfallen werden. Es geht dabei nicht immer um komplette Jobs, sondern auch um Teilbereiche oder Tätigkeitsportfolios, die immer mehr von AI Agenten übernommen werden (können).

Alles was mit Logik und Speicherung zu tun hat, ist eher die Stärke von Künstlicher Intelligenz, den Workflows, bzw. den AI Agenten. Doch in welchen Bereichen versagen AI Agenten noch? Dazu habe ich den folgenden Text gefunden:

“AI agents don’t fail because they’re weak at logic or memory. They fail because they’re missing the “L3” regions — the emotional, contextual, and motivational layers that guide human decisions every second” (Bornet 2025 via LinkedIn).

Dabei bezieht sich Bornet auf eine Veröffentlichung von Bang Liu et al. (2025:19-20), in dem die Autoren drei Hirnregionen in Bezug auf AI (Artificial Intelligence) untersuchten. L1: Well developed; L2: Partially developed; L3: Underexplored.

Das Ergebnis ist also, dass AI Agenten in den Ebenen Emotionen, Kontext und Motivation unterentwickelt sind (L3), wenn es um menschliche Entscheidungen geht.

Erkenntnis (Cognition) entsteht dabei nicht nur in einem Bereich im Gehirn, sondern durch das Zusammenspiel vieler unterschiedlich vernetzter Areale. Bei komplexen Problemlösungsprozesse (CPS: Complex Problem Solving) geht es verstärkt um Emotionen, Kontext und Motivation.

Im Idealfall könnten Menschen an diesen Stellen einen Mehrwert für eine qualitativ gute Problemlösung (Erkenntnis) einbringen. Es stellt sich dabei allerdings auch die Frage, wie stark sich Menschen an die Möglichkeiten einer Künstlichen Intelligenz (AI Agenten) anpassen sollen.

Zusätzlich können die in dem sehr ausführlichen wissenschaftlichen Paper von Bang Liu et al. (2025) erwähnten Zusammenhänge Hinweise geben, wie die Zusammenarbeit – das Zusammenspiel – zwischen Menschen und AI Agenten organisiert, ja ermöglicht werden kann.

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Barbara Geyer: Künstliche Intelligenz und Lernen

Barbara Geyer in diesem LinkedIn-Beitrag (August 2025)

In dem LinkedIn-Beitrag von Barbara Geyer (Hochschule Burgenland) erläutert die Autorin die Abbildung zu KI und Lernen noch etwas genauer. Es ist farblich gut zu erkennen, in welchen Bereichen Künstliche Intelligenz viel helfen kann (grün), begrenzt helfen kann (orange) und nicht helfen kann (rot). Dabei orientiert sich die Autorin an dem Helmke-Modell, einem Angebot-Nutzungs-Modell, und leitet die folgende zentrale Botschaft ab:

KI revolutioniert das ANGEBOT (Materialien, Tests, Feedback) aber LERNEN SELBST bleibt menschlich (Denken, Verstehen, Motivation).

In den Kommentaren zu dem LinkedIn-Beitrag gibt es viel Zustimmung, doch auch kritische Stimmen, die die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz in Lernprozessen hier eher unterschätzt sehen.

Ich finde diese Grafik zunächst einmal gut, da sie dazu anregt, darüber nachzudenken, was wir unter Lernen, bzw. unter menschlichem Lernen, verstehen, und wie wir damit umgehen wollen. Hinzu kommt dann noch die Einordnung Künstlicher Intelligenz als eine weitere Quelle zur Ermöglichung von Lernen – ganz im Sinne einer Ermöglichungsdidaktik. Siehe dazu auch Ist Wissenstransfer in ihrer Organisation wichtig? Wenn ja: Befassen Sie sich mit Erwachsenenbildung!

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Kritik an `Best Practices` für inter-organisationales Lernen

Von anderen Organisationen zu lernen, erscheint auf den ersten Blick eine wirkungsvolle Möglichkeit zu sein, organisationales Lernen zu unterstützen. Dabei ist Lernen der Prozess und Wissen das Ergebnis.

Betrachten wir in dem Zusammenhang die drei Möglichkeiten, Wissen zu artikulieren, zu kodifizieren und zu transformieren, so wird schnell deutlich, dass es schwierig ist, Wissen von einem Best Practice Unternehmen auf ein anderes Unternehmen zu übertragen.

“This leads to a discussion in organisational learning theory: that ‘best practices’ no longer represent ‘the golden standard’ to achieve successful learning across organisational boundaries. The logic is that best practices represent ‘false generalisations’ because best practices “(…) depend on the predictability and stability for the environment, and it is well known that the environment of alliances lacks both criteria” (Nielsen & Brix 2024).

Es ist dennoch erstaunlich, wie oft noch Best Practices verwendet werden. Durch das stark veränderte Umfeld haben sich manche Erkenntnisse aus der Vergangenheit (hier: Organisationale Lerntheorien) möglicherweise überholt.

Siehe dazu beispielsweise auch Wissensbilanz- Made in Germany: Macht Benchmarking Sinn? und Benchmarking im Projektmanagement: Vergleichbarkeit und Optimierungspotenzial.

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In Europa gibt es immer mehr länderspezifische LLM (Large Language Models) – wie z.B. AI Sweden

Screenshot von der Website AI Sweden

In dem Blogbeitrag Open Source AI-Models for Europe: Teuken 7B – Training on >50% non English Data hatte ich schon erläutert, wie wichtig es ist, dass sich Organisationen und auch Privatpersonen nicht nur an den bekannten AI-Modellen der Tech-Giganten orientieren. Ein wichtiges Kriterien sind die dort oftmals hinterlegten Daten, die natürlich zum überwiegenden Teil in Englisch (oder Chinesisch) vorliegen.

In Europa haben wir gegenüber China und den USA in der Zwischenzeit ein eigenes Verständnis von der gesellschaftlichen Nutzung der Künstlichen Intelligenz entwickelt (Blogbeitrag). Dabei spielen die technologische Unabhängigkeit (Digitale Souveränität) und die europäische Kultur wichtige Rollen.

Die jeweiligen europäischen Kulturen drücken sich in den verschiedenen Sprachen aus, die dann auch möglichst Bestandteil der in den KI-Modellen genutzten Trainingsdatenbanken (LLM) sein sollten – damit meine ich nicht die Übersetzung von englischsprachigen Texten in die jeweilige Landessprache.

Ein Beispiel für so eine Entwicklung ist AI SWEDEN mit dem veröffentlichten GPT-SW3 (siehe Abbildung). Das LLM ist im Sinne der Open Source Philosophie (FOSS: Free Open Source Software) transparent und von jedem nutzbar – ohne Einschränkungen.

“GPT-SW3 is the first truly large-scale generative language model for the Swedish language. Based on the same technical principles as the much-discussed GPT-4, GPT-SW3 will help Swedish organizations build language applications never before possible” (Source).

Für schwedisch sprechende Organisationen – oder auch Privatpersonen – bieten sich hier Möglichkeiten, aus den hinterlegten schwedischen Trainingsdaten den kulturellen Kontext entsprechend Anwendungen zu entwickeln. Verfügbar ist das Modell bei Huggingface.

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Multiple Intelligenzen nach Howard Gardner: Ist eine Intelligenz den anderen überlegen ?

Die von Howard Gardner veröffentlichte Theorie der Multiplen Intelligenzen geht von relativ unabhängigen Intelligenzen aus. Die Anzahl hat sich dabei in den letzten Jahren von 7 auf 9 erweitert. Es ist in diesem Zusammenhang wichtig, dass Howard Gardner den Intelligenz-Begriff beispielsweise im Vergleich zu dem oftmals vorherrschenden psychometrischen Intelligenzkonstrukt (Beispiel: Intelligenz-Quotient / IQ) entgrenzt/erweitert.

(…) the predictive value of IQ measures had been found to be poor in situations requiring production and evaluation of new ideas (Feldman 1980: 89-90).

Wenn es also verschiedene Multiple Intelligenzen gibt, so kann durchaus die Frage gestellt werden, ob nicht eine davon den anderen überlegen ist. Genau diese Frage hat Howard Gardner in dem englischsprachigen Blogbeitrag Are Some Intelligences Superior to Others? vom 11.04.2023 mit einem klaren NEIN beantwortet. Es kann zwar vorkommen, dass in einer Situation die eine oder andere Intelligenz dominiert, in einer anderen Situation aber wiederum nicht.

In einem speziellen beruflichen Umfeld (Kontext, Domäne) zeigen sich immer mehrere Intelligenzen.

In diesem Sinne hat man diese Multiplen Intelligenzen nicht, sondern sie zeigen sich in intelligenten (komplexen) Problemlösungen.

In diesem Zusammenhang musss ich auch die Frage stellen, ob die Künstliche Intelligenz der Menschlichen Intelligenz, oder die Menschliche Intelligenz der Künstlichen Intelligenz überlegen ist. Dieses Thema werde ich in einem der folgenden Blogbeiträge (versuchen zu) beantworten.

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Der Begriff der “Spekulation” im alltäglichen Sprachgebrauch und in anderen Kontexten

Wenn jemand etwas nicht genau weiß, und dennoch eine Schlussfolgerung ableitet, wird oft gesagt, hier wird spekuliert. In der Finanzwelt werden beispielsweise von Spekulanten riesige Geldmengen bewegt. Es wird deutlich, dass das Konstrukt “Spekulation” im alltäglichen Sprachverständnis negativ besetzt, allerdings in manchen Branchen (Kontexten, Domänen) ein durchaus gängiger Begriff ist.

“Der Begriff Spekulation wird im Gegensatz zum alltäglichen Sprachverständnis in der Wirtschaftswissenschaft wertneutral verwendet” (Wikipedia). 

Der Begriff des Spekulativen sollte daher auch umgangssprachlich gar nicht mehr so despektierlich gesehen werden – wie auch der folgende Text hervorhebt:

“Als philosophischer Fachterminus meint das Spekulative seit Kant und Hegel den eigentlichen Gebrauch der Vernunft, ohne in der bloßen Erfahrung des Vorliegenden steckenzubleiben. Daher ist das spekulative Element, methodisch zielführend eingebettet, ein wesentlicher Bestandteil des Entwerfens, den zu Unrecht eine unwissenschaftliche Aura umgibt (Groß und Mandir 2022, S. 30)” (Sander/Glaser/König (2024), in: Ebert/Rahn/Rodatz (Hrsg.) (2024): Wie gestalten wir Gesellschaft?).

In diesem Sinne lassen Sie uns ruhig spekulieren, und über die besten Meinungen diskutieren, debattieren und im positiven Sinne streiten..

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Wissensmanagement: Die Kontextbindung von Wissen

Brödner, P.; Helmstädter, E.; Widmaier, B. (Hrsg.) (1999): Wissensteilung – Zur Dynamik von Innovation und kollektivem Lernen (Zur Einführung). München und Mering

Wissen wird situativ konstruiert (Konstruktivismus). Das bedeutet, dass beispielsweise die selben Daten und Information im Einkauf (Kontext 1) und im Verkauf (Kontext (2) zu anderen Wissenskonstruktionen führen können. Die Abbildung illustriert diese und folgende Zusammenhänge.

Noch schwieriger ist es für Experten ihr Wissen (Expertise, Expertenwissen) preiszugeben (Kontext 1 – berufliche Domäne 1) , denn es handelt sich dabei hauptsächlich um implizites Wissen (1).

Dieses implizite Wissen (1) wird dann mit Hilfe von Theorien, Modellen und Begriffen de-kontextualisiert und über das dann explizierbare Wissen in einen anderen Kontext (2) übertragen. Dort wird das explizite Wissen re-kontextualisiert und über Aneignung, Internalisierung und Lernen zu einem impliziten Wissen (2) und zu Können (2).

Die Übergänge von impliziten Wissen zu expliziten Wissen – und umgekehrt – werden in dem bekannten SEKI-Modell von Nonaka/Takeuchi als eine Art Wissensspirale dargestellt. Dabei ist allerdings folgendes zu beachten: Schreyögg, G.; Geiger, D. (2003): Kann die Wissensspirale Grundlage des Wissensmanagements sein? Siehe dazu auch diesen Beitrag zum trägen Wissen.

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Die Projektdefinition sollte an den jeweiligen Kontext anpasst werden – Beispiel

Nach DIN 69901 ist ein Projekt ein Vorhaben, das durch die Einmaligkeit der Bedingungen in ihrer Gesamtheit gekennzeichnet ist. Dabei werden beispielhaft drei Kriterien genannt: Genaue Zielvorgabe, Begrenzung und projektspezifische Organisation. Diese Kriterien sind nicht als KO-Kriterien zu verstehen, sondern sollten an den jeweiligen Kontext (Branche, Unternehmen, berufliche Domäne, Projekt) angepasst werden. Auch in der aktuellen Studie Projektwirtschaft 2.0 werden diese Punkte daher gleich am Anfang geklärt.

Ein Projekt ist ein Vorhaben, das im Wesentlichen durch die Einmaligkeit der
Bedingungen in ihrer Gesamtheit gekennzeichnet ist, d. h.:

– Für das Projekt existiert eine konkrete Zielvorgabe.
– Das Projekt ist zeitlich (Anfang & Ende) begrenzt.
– Das Projekt benötigt spezifische Ressourcen (z. B. finanziell, personell, …).
– Es existiert eine eigenständige Ablauforganisation, die sich von der Standardorganisation
im Unternehmen abgrenzt.
– In Projekten werden nicht routinemäßige Aufgaben bearbeitet.
– Das Projekt hat eine Mindestdauer von vier Wochen.
– Das Projekt besteht aus wenigstens drei Teilnehmern.

Quelle: (GPM 2023)

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Ist Wissenstransfer in ihrer Organisation wichtig? Wenn ja: Befassen Sie sich mit Erwachsenenbildung!

Über “Wissen” und zum Umgang mit Wissen (Wissen managen) habe ich in unserem Blog schon viele Beiträge geschrieben (Kategorie: Wissensmanagement). Diesmal möchte ich auf den Begriff “Wissenstransfer” und später auf den Zusammenhang mit der Erwachsenenbildung eingehen. Zunächst also soll geklärt werden, was unter “Wissenstransfer zu verstehen ist. Dabei möchte ich den vielen umgangssprachlichen Ansätzen keinen Raum geben, sondern beziehe mich (wie möglichst immer) auf wissenschaftlichen Ansätzen. Diese sind dann oft nicht so plakativ und einfach, doch erleichtern sie ein besseres Verständnis.

Wissenstransfer ” bezeichnet die Übertragung von (z.?B. wissenschaftlichem) Wissen in einen anderen Kontext als den seines Entstehens. Eine disziplinübergreifend anerkannte Definition gibt es nicht; hierfür sind die Anwendungsfelder des Begriffs zu verschieden. Häufig wird der interorganisationale und interpersonale Transfer von Wissen zwischen Forschung und Praxis, zwischen Expertinnen bzw. Experten und Laien, zwischen Wissenschaft und Gesellschaft oder zwischen Grundlagenforschung und Anwendungsfeldern (z. B. der Industrie) betrachtet” (Brandt, P. (i.E.). Art. Wissenstransfer und Wissenschaftskommunikation. In R. Arnold, E. Nuissl & J. Schrader (Hrsg.), Wörterbuch Erwachsenenbildung. Bad Heilbrunn: Klinkhardt; zitiert in Brandt, P. (2022): Stichwort Transfer. In weiter bilden 2/2022).

Die hier angesprochene kontextabhängige Übertragung von Wissen, bzw. der Transfer von Wissen, wird oft fälschlicherweise mit einer Wissensvermittlung gleichgesetzt. Fäschlicherweise deshalb, da ein Wissenstransfer nur dann erfolgreich ist, wenn “auf der Seite des rezipierenden Kontexts Wissen produktiv verarbeitet und in eigene Horizonte transformiert wurde (Weber, 2004; zitiert ebd.”).

Es handelt sich hier also eher um eine aktive Aneignung von Wissen, die ermöglicht werden kann. Die Erwachsenenbildung hat daher schon lange den Schwerpunkt auf eine Ermöglichungsdidaktik gelegt . Es zeigt sich, dass es beim Umgang mit Wissen, und dem damit auch verbundenen Wissenstransfer vorteilhaft sein kann, wenn beispielsweise Führungskräfte in Unternehmen etwas von einer modernen Erwachsenenbildung verstehen. Die Realität in Unternehmen sieht allerdings anders aus: Es überwiegen Slogans/Buzzwords aus der industriellen Betriebswirtschaft, die kaum noch eine Passung zur Realität haben, und immer mehr an Grenzen stoßen.

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Was bedeutet “Disposition” im Zusammenhang mit Kompetenz?

Die Antwort auf die immer komplexer werdende Arbeitswelt ist, mehr Selbstorganisation zuzulassen, bzw. zu entwickeln. Der Begriff “Selbstorganisation” ist dabei Bestandteil von Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition.

Darin sind Dispositionen “mehr oder weniger performanzoffen im Sinne des Erkennens und Gestaltens von Neuem.”

Kirchhöfer beschreibt “Disposition” wie folgt.

“Disposition bezeichnet die zeitlich stabile Gesamtheit der zum jeweiligen Zeitpunkt entwickelten inneren Voraussetzungen zur psychischen Regulation der Tätigkeit” (Kirchhöfer 2004:61).

Diese Dispositionen sind somit nicht immer gleich, sondern verändern sich permanent, sodass Zeitpunkt und Kontext bei der Nutzung der Dispositionen eine besondere Rolle spielen. Dadurch wird der Unterschied zwischen “Disposition” und “Performanz” deutlich.

In der aktuellen Diskussion über Selbstorganisation, Komplexität und New Work kommen mir diese Unterscheidungen zu kurz, wodurch manchmal eine Beliebigkeit in der Nutzung der Begriffe entsteht. Dieser Mix führt dann über das unklare Verständnis der Zusammenhänge zu einer nicht angepassten Umsetzung in den Organisationen. Siehe dazu auch Ursache-Wirkung: Die intellektualistische Legende, oder  Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

Informationen zu den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, und zu weiteren Terminen und Standorten, finden Sie auf unserer Lernplattform.